一种复杂产品仿真的多分辨率模型描述方法及系统

1.本发明属于计算机建模与仿真技术领域，特别提出一种复杂产品仿真的多分辨率模型描述方法及系统。


背景技术：

2.复杂产品是指高成本、大规模、高技术、工程密集型的产品、子系统、系统或设施，涵盖汽车、船舶、航空航天飞行器、机器人等领域，具有组成复杂、功能复杂、行为复杂的特点。在产品设计过程中，需完成方案验证、性能检验、细化迭代、优化设计等多种仿真任务，多分辨率建模提供了不同分辨率模型切换和一致性控制机制，能很好应对其多领域、多层次、多阶段、多类型的建模需求，对复杂产品的设计开发具有重要意义。
3.多分辨率建模不涉及具体模型构建，而是针对不同抽象层次的仿真任务需求，提供建模框架。多分辨率建模既包含系统、子系统、组件、子组件等多层次的建模，也包含对同一建模对象不同模型构建的建模，并关注分辨率模型切换与控制、模型一致性维护。现有的基于离散事件系统规范(discrete event system specification,devs)的多分辨率模型描述研究对于复杂系统的仿真分析具有普遍意义。
4.离散事件系统规范(discrete event system specification,devs)是复杂动态系统建模与仿真的一种通用形式化建模描述规范，作为一种模块化模型描述方法，其在原子模型和耦合模型描述基础上，通过定义端口通信机制和抽象函数实现互操作和系统响应，其优势在于对系统组成结构、通信机制、时间概念的支持，但对模块内部的智能行为和模块间的协作缺乏相应的描述，实体行为相对简单，功能有限，缺少学习和认知推理相关机制。
5.基于agent的建模方法(agent based modeling，abm)支持对主体行为的建模，其中agent作为基本组成单位，是复杂系统中的主动个体进行的抽象建模所产生的模型。通过对个体行为、控制、学习和个体间交流、协作建模，既可从微观行为研究宏观的涌现现象，也支持对群体协作的研究。基于agent的建模与仿真方法主要应用于对具有主体行为特性的模型建模，但对无主体行为的仿真对象缺乏建模能力，且该方法尚未应用于多分辨率建模中。


技术实现要素：

6.本发明的目的是为克服已有技术的不足之处，提出一种复杂产品仿真的多分辨率模型描述方法及系统。本发明通过将devs和基于agent的建模方法结合，可实现对复杂产品或复杂系统的多层次模型描述和模型构建，尤其可对复杂系统中具有感知行为、通信协作和学习进化等特征的主体进行建模，能够应对不同抽象层次的仿真场景的建模需要。
7.本发明实施例提出一种复杂产品仿真的多分辨率模型描述方法，包括：
8.构建仿真对象中各实体在各分辨率下分别对应的基础模型，所述基础模型的描述基于devs原子模型和agent元模型构建；
9.根据所述基础模型，构建所述实体的多分辨率原子模型，所述原子模型包含对于所述仿真对象中任一实体不同分辨率的基础模型的描述；
10.根据所述原子模型，构建多实体网络模型，所述网络模型为各实体原子模型耦合形成的多实体网络；
11.根据所述网络模型，构建用于所述仿真对象在当前仿真的耦合模型，所述耦合模型包含所述仿真对象在不同网络结构下分别对应的网络模型。
12.在本发明的一个具体实施例中，所述方法还包括：
13.将所述耦合模型转化为原子模型，以用于将所述仿真对象作为一个多分辨率实体的系统仿真。
14.在本发明的一个具体实施例中，所述基础模型的描述为：
15.basic＝＜x,y,s,s0,δ
int
,δ
con
,δ
ext
,λ,ta,c,ag,cg＞
16.其中，输入集x是输入事件与输入消息的集合，x＝xe∪xm，xe为输入事件集，xm为输入消息集；同理，y＝ye∪ym，ye为输出事件集，ym为输出消息集；s＝ss∪sd为基础模型状态特征集，由静态属性标识ss和状态变量sd组成；s0为初始状态；δ
int
:sd→
sd为内部状态转移函数；δ
con
:sd×
x
eb
→
sd为并发冲突处理函数，上标b表示并发事件δ
ext
:q
×
xe→
sd为外部状态转移函数，其中q＝{(s,t)|s∈sd,0≤t≤ta(s)}为总状态集，t为实体保持在状态s的时间；λ:s
→
yb为系统输出函数；为时间推进函数，由其产生时间序列t；c为agent规则集合；cg:(t
×
x
×s→
c)∪(t
×s→
c)为控制律生成算子；ag:(t
×c→
s)∪(t
×c→
y)∪(t
×c→
ii)为动作生成算子用于表示agent对外行为生成方式，ii表示内部信息反馈。
17.在本发明的一个具体实施例中，所述原子模型的结构为：
[0018][0019]
其中，x
res
，y
res
为分辨率端口，用于不同实体间收发分辨率变化信息；r为实体多个分辨率的agent标识集合；ψ＝{2
r-φ}为分辨率模式集合；为初始分辨率模式，为分辨率为时的基础模型；mr为分辨率为r时的实体的基础模型集合；为模型一致性映射函数；为分辨率模式下同一分辨率不同模块之间的关联；
[0020]
psc＝ps∪pc为实体公共集，其中ps为公共状态集，表示不同分辨率基础模型共有的实体状态；pc为公共控制律，为同一实体不同分辨率agent共有的知识集合；为公共控制律生成算子；pag为公共动作生成算子；
[0021]
其中，分辨率为r的原子模型描述为：
[0022]
mr＝＜x,y,s,δ
int
,δ
con
,δ
ext
,λ,ta,c,ag,cg,{ρr→i},λ
ρ
＞
[0023]
其中r为模型分辨率，ρr→i:sr×
x
res
→
mi为分辨率切换函数以实现不同分辨率间的模型切换；λ
ρ
:s
→yres
为分辨率变化通知函数，用于产生并向外发送分辨率变化信息。
[0024]
在本发明的一个具体实施例中，所述网络模型的描述为：
[0025]
n＝＜x,y,d,{md},{id},z
i,d
,ρn,λn,σ,g
σ
,σg＞
[0026]
其中，d为网络模型中的实体的集合，self表示耦合模型本身；md为实体d的原子模型或耦合模型；id是所有受到实体d影响的组件的集合，用于反映结构信息；z
i,d
,i∈d∪self,d∈id为组件i到d的输出-输入转换算子，包含事件转换算子和消息传递算子，用
于反映组件间输出输入耦合关系；ρn:sn→
x
nres
为网络分辨率结构转移函数，其中λn:sn→ynres
为分辨率变化输出函数；
[0027]
σ表示网络模型性质；g
σ
:{md}
→
σ为网络模型性质生成算子；σg:self
→
self为网络模型操作算子，用于网络模型层级的学习、控制与重组。
[0028]
在本发明的一个具体实施例中，所述耦合模型结构为：
[0029]
coupled＝＜x
nres
,y
nres
,n
init
,n＞
[0030]
其中，x
nres
，y
nres
为网络模型分辨率端口，x
nres
接收其他网络模型的分辨率信息并转达至自身所在网络模型内部所有实体；当网络模型内部任一实体发生分辨率变化时，在网络模型内部通过y
res
端口通知该网络模型内其他实体分辨率变化，同时通过y
nres
端口发送至其他网络模型的x
nres
端口，传递分辨率变化信息；n
init
∈n为初始网络模型配置，n为实体组成的网络结构的最小集。
[0031]
本发明实施例还提出一种基于上述方法的复杂产品仿真的多分辨率模型描述系统，包括：
[0032]
基础模型构建模块，用于构建仿真对象中各实体在各分辨率下分别对应的基础模型，所述基础模型的描述基于devs原子模型和agent元模型构建；
[0033]
原子模型构建模块，用于根据所述基础模型，构建所述实体的多分辨率原子模型，所述原子模型包含对于所述仿真对象中任一实体不同分辨率的基础模型的描述；
[0034]
网络模型构建模块，用于根据所述原子模型，构建多实体网络模型，所述网络模型为各实体原子模型耦合形成的多实体网络；
[0035]
耦合模型构建模块，用于根据所述网络模型，构建用于所述仿真对象在当前仿真的耦合模型，所述耦合模型包含所述仿真对象在不同网络结构下分别对应的网络模型。
[0036]
本发明的特点及有益效果：
[0037]
本发明是一种具有耦合封闭性、多分辨率变结构建模能力和agent建模能力的模型描述方法，该方法基于多分辨率离散事件描述规范(mr-devs)，结合基于主体的建模方法(abm)中对于智能主体感知行为、通信协作和学习进化等特征的描述能力，提供对多分辨率复杂产品或复杂系统的建模能力。
[0038]
具体地，该方法包含多分辨率实体级原子模型描述和多分辨率系统级耦合模型描述：在实体层面，原子模型中不同分辨率的基础模型可公有实体模型信息，而单一分辨率的基础模型由智能体特征和devs原子模型特征共同刻画，保留了对事件的响应能力的同时支持主体智能特征的刻画能力；在系统层面，耦合模型由各个实体原子模型构成的网络结构构成，支持外部分辨率变化时的模型结构变化和重组。
[0039]
该模型描述方法具有耦合封闭性，即耦合模型可以转换为原子模型描述，从而支持更大规模仿真系统模型的构建。
[0040]
该模型描述方法具有变结构建模能力：子组件级别的结构变化可以由原子模型的内部转移函数和外部转移函数表达。在组件级别和系统级别的结构变化有两个层面：
[0041]
(i)由分辨率变化引起的结构变化，由网络结构转移函数刻画；
[0042]
(ii)耦合模型中原子模型组成变化引起的结构变化，由网络模型操作算子刻画。
[0043]
该模型描述方法具有多分辨率建模能力，通过分辨率切换控制相关函数和一致性维护函数实现多分辨率模型构建与维护；通过原子模型和耦合模型的分辨率变化通知端口
实现分辨率状态的监测和信息收发，并提供给内部操作算子实现分辨率切换。
附图说明
[0044]
图1为本发明实施例提出的一种复杂产品仿真的多分辨率模型描述方法的整体流程图。
[0045]
图2为本发明一个具体实施例中基础模型示意图。
[0046]
图3为本发明一个具体实施例中为原子模型示意图。
[0047]
图4为本发明一个具体实施例中网络模型示意图。
[0048]
图5为本发明一个具体实施例中耦合模型示意图。
[0049]
图6为本发明一个具体实施例中仿真建模流程图。
[0050]
图7为本发明一个具体实施例中汽车实体级多分辨率原子模型示意图。
[0051]
图8为本发明一个具体实施例中多分辨率模型解聚聚合过程示意图。
具体实施方式
[0052]
本发明提出一种复杂产品仿真的多分辨率模型描述方法及系统，以下结合具体附图对本发明进行详细说明：
[0053]
本实施例提出一种复杂产品仿真的多分辨率模型描述方法，整体流程如图1所示，包括以下步骤：
[0054]
1)根据仿真对象，构建所述仿真对象中各实体在多个分辨率下分别对应的基础模型；
[0055]
本实施例中，每个基础模型的描述是基于devs原子模型和agent元模型构建，之后每个基础模型会纳入多分辨率建模框架以构建原子模型；其中，每个基础模型为单分辨率模型，模型描述结合了devs原子模型和agent元模型特征，能有效刻画个体的感知行为、通信协作和学习进化。
[0056]
定义1：agent具有自治性，能感知并对环境改变作出反应，可通过消息交互的计算实体。其中，agent是agent元模型的描述对象。
[0057]
定义2：消息是agent之间进行通信的说明。其形式化定义为：
[0058]
message＝＜msgid,from,to,msgtype,content,sendtime,validtime,transtime＞
[0059]
其中，msgid为消息编号，from为消息发送源，to为消息接收方，msgtype为消息类型，content为消息内容，sendtime为消息发送时间，validtime为消息有效时间，transtime为消息传递时间。
[0060]
定义3：基础模型不关注模型分辨率，采用agent元模型对devs原子模型扩展的模型描述。结构如下：
[0061]
basic＝＜x,y,s,s0,δ
int
,δ
con
,δ
ext
,λ,ta,c,ag,cg＞
[0062]
其中，输入集x是输入事件与输入消息的集合，x＝xe∪xm，xe为输入事件集，xm为输入消息集；输出集y＝ye∪ym，ye为输出事件集，ym为输出消息集；s＝ss∪sd为基础模型状态特征集，由静态属性标识ss和状态变量sd组成；s0为初始状态；δ
int
:sd→
sd为内部状态转移函数；δ
con
:sd×
x
eb
→
sd为并发冲突处理函数，上标b表示并发事件δ
ext
:q
×
xe→
sd为外部状态转
移函数，其中q＝{(s,t)|s∈sd,0≤t≤ta(s)}为总状态集，t为实体保持在状态s的时间；λ:s
→
yb为系统输出函数；为时间推进函数，由其产生时间序列t。
[0063]
本实施例中，agent元模型结合devs原子模型作为基础模型描述，由《c,ag,cg》和状态特征集s共同组成agent模型集合，其中c为agent规则集合，也即agent所拥有的知识库；cg:(t
×
x
×s→
c)∪(t
×s→
c)为控制律生成算子；ag:(t
×c→
s)∪(t
×c→
y)∪(t
×c→
ii)为动作生成算子用于表示agent对外行为生成方式，ii表示内部信息反馈。
[0064]
在本发明的一个具体实施例中，基础模型内部结构如图2所示。
[0065]
基础模型描述对象的特征由状态刻画，为结构化信息。基础模型接收外部输入信息，并对其做出反应。基于输入事件，利用外部转移函数对自身状态信息进行更新；利用内部转移函数实现模型内部状态转移；根据更新后的状态信息由输出函数输出事件。感知器用于感知外部环境，接收并处理输入消息；控制器为控制规则处理系统，由它操纵控制规则库，对规则进行生成、选择和评价，从而实现作为模型主体的学习与进化能力；效应器根据控制器给出的控制规则和动作生成算子的要求产生当作、生成输出信息，并更新至环境。
[0066]
2)基于步骤1)的基础模型，构建各实体多分辨率原子模型；
[0067]
所述原子模型用于多分辨率实体的描述，内部包含对于实体不同分辨率的基础模型的描述，可以实现不同分辨率的切换。
[0068]
本发明一个具体实施例中，所述原子模型的内部结构如图3所示。
[0069]
一个原子模型内部包含对于同一个实体不同分辨率的基础模型。不同分辨率基础模型的区别在于对实体对象描述的抽象层次不同，低分辨率的基础模型抽象层次更高，信息更宏观，高分辨率的基础模型刻画的细节更丰富，对物理机理、内部结构等方面刻画更准确更详细。由于这些基础模型描述同一对象，不同基础模型间往往具有公共信息，因此，实体级的模型描述信息作为公共集存在于原子模型，用于实体状态、控制规律、行为的表示，并为各分辨率模型公有。
[0070]
对于实体，由于各分辨率的基础模型刻画同一对象，往往都包含该对象的部分属性、状态和结构，因而保留实体状态、控制规律、行为的表示作为该实体的各个分辨率模型的公共集，为各分辨率基础模型公有，保存于原子模型中，由实体性质更新函数进行维护。实体公共集和当前分辨率下的基础模型共同构成当前分辨率下对于实体的描述。不同分辨率基础模型之间由一致性维护函数确保各分辨率模型间的信息一致性。各实体多分辨率原子模型接收外部分辨率变化信息，对对应实体实现不同分辨率的切换。当所描述的实体只有一个分辨率的基础模型时，实体公共状态集为空集，此时原子模型退化为基础模型。
[0071]
在本发明一个具体实施例中，
[0072]
定义4：mr-agent-devs原子模型为一种具有反射性和agent特性的动态结构devs，是多分辨率实体描述的元模型。结构如下：
[0073][0074]
其中x
res
，y
res
为分辨率端口，用于不同实体间收发分辨率变化信息；r为实体多个分辨率的agent标识集合；ψ＝{2
r-φ}为分辨率模式集合；为初始分辨率模式，为该分辨率状态下的基础模型；mr为分辨率为r时的实体的基础模型集合；为模型一致性映射函数；为分辨率模式下同一分辨率不同模块之间的关联。
[0075]
psc＝ps∪pc为实体公共集，其中ps为公共状态集，表示不同分辨率模型间实体级状态，pc为公共控制律，为同一实体不同分辨率agent共有的知识集合；为公共控制律生成算子表示实体级别的控制规律生成；pag为公共动作生成算子。实体级性质及其操作反应了实体在更高抽象层次上的agent特征。
[0076]
为多分辨率建模框架下分辨率模式为时的agent-devs模型描述，相比agent-devs基础模型，增加了模型分辨率相关描述。
[0077]
多分辨率框架下分辨率为r的原子模型描述：
[0078]
mr＝＜x,y,s,δ
int
,δ
con
,δ
ext
,λ,ta,c,ag,cg,{ρr→i},λ
ρ
＞
[0079]
其中r为模型分辨率，ρr→i:sr×
x
res
→
mi为分辨率切换函数，完成不同分辨率间的模型切换，保持模型连续性；λ
ρ
:s
→yres
为分辨率变化通知函数，用于产生并向外发送分辨率变化信息。
[0080]
3)基于步骤2)的原子模型，构建多实体网络模型。
[0081]
本发明一个具体实施例中，其内部结构如图4所示。网络模型中包含了不同实体的原子模型，各原子模型间可以实现交互，通过预先设定的输入输出转换算法实现事件和消息的传递与转换；网络模型刻画了实体耦合产生涌现现象后单个实体不具有的性质，由网络性质生成函数生成与更新。网络模型内部有两种结构变化，分别为分辨率变化和内部实体耦合关系变化，后者由网络模型操作函数实现网络模型内部结构的重组、增减等。在当前分辨率变化时，通过预先设定的网络结构分辨率变化函数实现各实体原子模型相应的分辨率切换，并将分辨率变化信息传递给分辨率变化输出函数，由后者将网络的分辨率变化信息向网络模型外部传递。
[0082]
本发明的一个具体实施例中，网络模型的描述方法定义为：
[0083]
n＝＜x,y,d,{md},{id},z
i,d
,ρn,λn,σ,g
σ
,σg＞
[0084]
以self表示耦合模型本身，x,y为结构化输入输出事件与消息集合；d为网络模型中的实体的集合，md为实体d的mr-agent-devs模型，可以是原子模型，也可以是耦合模型；id是所有受到实体d影响的组件的集合，反映了系统结构信息；z
i,d
,i∈d∪self,d∈id为组件i到d的输出-输入转换算子，包含事件转换算子和消息传递算子，反映了组件间输出输入耦合关系；ρn:sn→
x
nres
为网络分辨率结构转移函数，其中λn:sn→ynres
为分辨率变化输出函数。
[0085]
σ表示网络模型性质，为单个原子模型不具有的性质；g
σ
:{md}
→
σ为网络模型性质生成算子；σg:self
→
self为网络模型操作算子，用于网络模型层级的学习、控制与重组。网络模型的性质与算子反应了耦合模型中各个分辨率状态所具有的特征。
[0086]
4)根据步骤3)构建的网络模型，构建用于当前仿真的耦合模型；
[0087]
所述耦合模型用于多分辨率系统的描述，包含对该系统不同网络结构表现的网络模型，可以实现不同分辨率网络模型的切换。
[0088]
本实施例中，耦合模型内部结构如图5所示。耦合模型内部包含初始状态下的网络模型和各候选网络模型集合，这些网络模型由步骤3)生成。可由分辨率端口接收分辨率变化信息，实现系统不同网络结构的切换。
[0089]
进一步地，耦合模型还可以转化为原子模型，即此时将多分辨率的系统看作一个
多分辨率实体，将该耦合模型对应的描述转化为原子模型描述，从而作为构建更大规模系统的基础，体现了模型的耦合封闭性。
[0090]
本发明一个具体实施例中，定义5：mr-agent-devs耦合模型为一种具有反射性和agent特性的动态网，是多分辨率系统描述的元模型。结构如下：
[0091]
coupled＝＜x
nres
,y
nres
,n
init
,n＞
[0092]
其中，x
nres
，y
nres
为网络模型分辨率端口，x
nres
接收其他网络模型的分辨率信息并转达至自身所在网络模型内部所有实体；当网络模型内部任一实体发生分辨率变化时，在网络模型内部通过y
res
端口通知该网络模型内其他实体分辨率变化，同时通过y
nres
端口发送至其他网络模型的x
nres
端口，传递分辨率变化信息；n
init
∈n为初始网络模型配置。n为系统中的实体成员组成的网络结构的最小集。
[0093]
5)耦合模型可以转化为原子模型，作为构建更大规模仿真系统的基础。
[0094]
本发明的模型描述方法具有耦合封闭性，即可以将耦合模型转换为原子模型，从而满足多层次建模的需要。由于mr-devs描述规范是耦合封闭的，因此mr-agent-devs模型耦合封闭性证明只需在此基础上证明agent特性在原子模型和耦合模型中相关描述的耦合封闭性即可。网络模型性质σ与实体公共集psc、网络性质生成算子g
σ
与公共控制律生成算子pcg、网络模型操作算子σg与公共动作生成算子pag分别相对应，可实现由耦合模型描述向原子模型描述转化。基本模型描述中与agent相关的描述与耦合封闭性证明无关。模型描述的耦合封闭性仍然成立。
[0095]
具体实现方式为：
[0096]
耦合模型的分辨率输入输出端口x
nres
，y
nres
分别作为原子模型的输入输出端口；即令x
res
＝x
nres
,y
res
＝y
nres
；令r＝u
d∈d
rd,rd为实体d的分辨率集合；令ψ＝{2
r-φ},其中d
init
为构成初始网络n
init
的所有实体集合,为实体d的初始分辨率(模式)集合,即原子模型初始分辨率模式为网络初始配置中所有实体初始分辨率(模式)的集合；令为实体d初始模型表现,即原子模型初始模型表现为网络初始配置中所有实体初始模型表现的集合；令为实体d并行模式下的一致性映射函数；令体d并行模式下的一致性映射函数；令为实体d在解聚状态运行模式下模块之间的关联函数。令λ
ρ
＝λn。而网络转移函数ρn与分辨率切换函数ρr→i作用相同,都需要遵守值保持、初始化新组件及其变量的规则。将网络模型性质σ与实体公共集psc、网络性质生成算子g
σ
与公共控制律生成算子pcg、网络模型操作算子σg与公共动作生成算子pag分别完成对应的转化。从而实现将耦合模型描述表示为原子模型描述。
[0097]
进一步地，本发明方法可应用于复杂产品的仿真建模，所述建模流程主要分为模型抽象、模型构建和模型校验三部分，整体流程如图6所示，包括：
[0098]
1)模型抽象；
[0099]
1-1)系统层次划分
[0100]
面对具体仿真场景，可从数据分辨率、过程分辨率和结构分辨率等维度明确各分辨率层次仿真需求，对系统进行层次划分。
[0101]
1-2)各层次建模对象抽象
[0102]
依据不同层次的仿真任务需求，建立各层实体抽象模型，确定各实体的分辨率及agent特征。
[0103]
1-3)模型关系抽象
[0104]
根据多分辨率建模需求，分为：
[0105]
(i)确定同层模型对象之间的逻辑、结构、交互关系；(ii)确定不同层次分辨率模型间的映射关系；(iii)确定同一实体不同分辨率模型构建方法和一致性维护策略。
[0106]
2)模型构建；
[0107]
2-1)消息协议构建；
[0108]
根据仿真需求，定义agent间的消息传递机制和协议，进而定义消息格式。
[0109]
2-2)模型对象构建；
[0110]
根据实体的分辨率特征和agent特征，构建各实体模型描述。对具有agent特征的实体，各分辨率模型构建中可进行行为建模及控制规则生成及知识更新。
[0111]
2-3)模型映射关系构建；
[0112]
基于步骤1-3)构建的抽象映射关系，构建不同层模型之间及同一实体不同分辨率模型之间在结构、功能、数据、过程、属性等维度的映射关系。
[0113]
2-4)分辨率控制器构建；
[0114]
构建系统结构分辨率控制器和模型分辨率控制器。
[0115]
3)模型校验；
[0116]
3-1)逻辑校验；
[0117]
各层次校验：检验模型是否满足抽象模型关系及能否满足各层次仿真目的；聚合校验和解聚校验：检验高分辨率模型聚合和低分辨率模型解聚后是否满足抽象模型关系；一致性校验：检验各多分辨率实体的一致性维护关系。
[0118]
3-2)仿真运行
[0119]
运行仿真以检验模型能都满足不同层次的仿真需求。若能则可进入仿真s环节，否则需考虑抽象层次或模型关系调整，返回步骤1)。
[0120]
下面结合一个具体实施例对本发明进一步详细说明如下：
[0121]
汽车作为一种典型的复杂产品，其设计开发及应用过程中不同仿真场景往往涉及多个不同层次的模型构建。以车路协同交通系统模型描述为例，以具有车车交互的无人驾驶汽车为例，考虑交通系统层、车路协同层的多分辨率模型和典型应用场景，对本方法进行说明。
[0122]
图7为本实施例所示的车路协同系统结构图，该系统由多分辨率车辆实体v和多分辨率路侧设备实体rs构成。u表示路侧单元，cc表示交通控制中心，l表示交通信号设备，c表示车路协同场景。
[0123]
多分辨率原子模型
[0124]
(1)车辆多分辨率实体模型；包括：
[0125]
a.车辆实体的mr-agent-devs原子模型:
[0126][0127]
其中：
[0128]
为车辆实体接收分辨率变化端口，c,v,cv表示实体可能接收到的输入事件,分别表示车路协同模式，车辆模式及二者并发模式。
[0129]
为分辨率变化通知端口，desrn，aggd分别表示路网级系统解聚及交通控制设备聚合事件，前者解聚出交通控制设备，后者聚合为路网级系统。
[0130]
rv＝{rc,rv}为实体分辨率的集合，其中，rc为车路协同级，rv为单车级。
[0131]
ψv＝{rc,rv,(rc,rv)}为实体分辨率模式的集合。
[0132]
为车辆实体的初始分辨率模式，此处为车路协同模式。
[0133]
为初始分辨率模式下实体模型的集合，此处为车路协同模型。
[0134]
为车辆实体在所有分辨率模式下的集合。为车路协同模式下的模型集合，包括换道模型、跟驰模型、交叉口模型等；为车辆实体在单车模式下的模型集合，此处为车辆1,2,
…
,n的模型集合。
[0135]
b.车辆高分辨率agent-devs基础模型:
[0136][0137]
其中：
[0138]
sv表示单车信息，可包含其位置、速度、加速度、状态等描述变量。
[0139]
为分辨率转换函数，车辆间建立车车、车路协同关系时将实体分辨率将发生改变，发生解聚或聚合。
[0140]
为变分辨率事件通知函数。
[0141]
λv:sv→
yv为输出函数。
[0142]
为分辨率模式为是不同车辆模块间的耦合关系。
[0143]
cv为无人车驾驶控制决策相关规则。
[0144]
cgv表示无人车驾驶规则生成算子，可表示由深度神经网络、深度强化学习等方法产生的训练模型。
[0145]
agv:(t
×
cv→
sv)∪(t
×
cv→
yv)∪(t
×
cv→
iiv)表示无人车驾驶动作生成算子，表示自主驾驶行为生成，改变自身状态sv，产生外部输出yv与外部环境和其他车辆交互，同时产生内部反馈信息iiv。
[0146]
c.消息模型
[0147]
车车、车路间会产生通信，由对应的通信协议定义消息。以下是前车car30给100米范围内的后车car25发送的紧急刹车信息，信息编号为1086，其中消息类型定义为车到车，发送时间即为生效时间01:00,消息传输存在3秒种延时。其表达为：
[0148]
message＝＜1086,car30,car25,car2car,"emergency brake",01:00,01:00,00:03＞
[0149]
(2)路侧设备多分辨率原子模型
[0150]
以rs表示路侧设备多分辨率原子模型，rs解聚产生路侧单元mu、交通控制中心m
cc
、交通信号设备m
l
。
[0151]
多分辨率车路协同系统模型
[0152]
车辆实体与路侧设备实体耦合行程车路协同系统网络模型。耦合模型由mr-agent-devs耦合模型描述：
[0153]
vr-s＝＜x
nres
,y
nres
,n
init
,n＞
[0154]
其中：
[0155]
x
nres
为系统分辨率变化输入端口，对应车辆实体和路侧设备实体分辨率模式变化。
[0156]ynres
为系统分辨率变化输出端口，本场景种取空集。
[0157]
n为变结构网络最小集合。
[0158]ninit
为初始网络模型，且n
init
∈n。
[0159]
n中元素描述为：
[0160]
n＝＜xn,yn,d,{md},{id},{z
i,j
},ρn,λn,σ,g
σ
,σg＞
[0161]
其中：
[0162]
d＝{v,rs}为网络中的实体索引集合。
[0163]
{md}为网络中各实体对应的mr-agent-devs原子模型集合，d∈d。
[0164]
{id}为网络中受实体d影响的模型集合，模型成员也会影响网络本身。
[0165]
{z
i,j
}＝{zv,z
rs
,zs}表示模型间的耦合关系，车辆、路侧设备和网络本身三者之间两两相互耦合。
[0166]
表示耦合网络自身不对外产生分辨率变化事件。
[0167]
ρn表示分辨率结构转移函数，包含系统级解聚函数和实体级聚合函数。
[0168]
σ为车路协同系统级性质，如车辆通行效率，事故发生概率等。
[0169]gσ
表示网络级性质生成算子。
[0170]
表示网络结构变化算子，该实施例中不考虑如实体增减导致的网络结构变化。
[0171]
图8所示为本实施例车路协同系统解聚聚合过程示意图。系统vr-s由车辆v和路侧设备rs耦合，经解聚产生更高分辨率模型，其中多分辨率车辆实体v解聚生成车路协同车辆m
rc
和其他行驶车辆mv,rs解聚产生路侧单元mu、交通控制中心m
cc
、交通信号设备m
l
。对于mv，车辆数n取1，因而原子模型退化为agent-devs基础模型。
[0172]
本实施例还提出一种基于上述方法的复杂产品仿真的多分辨率模型描述系统，包括：
[0173]
基础模型构建模块，用于构建仿真对象中各实体在各分辨率下分别对应的基础模型，所述基础模型的描述基于devs原子模型和agent元模型构建；
[0174]
原子模型构建模块，用于根据所述基础模型，构建所述实体的多分辨率原子模型，所述原子模型包含对于所述仿真对象中任一实体不同分辨率的基础模型的描述；
[0175]
网络模型构建模块，用于根据所述原子模型，构建多实体网络模型，所述网络模型为各实体原子模型耦合形成的多实体网络；
[0176]
耦合模型构建模块，用于根据所述网络模型，构建用于所述仿真对象在当前仿真的耦合模型，所述耦合模型包含所述仿真对象在不同网络结构下分别对应的网络模型。

技术特征：
1.一种复杂产品仿真的多分辨率模型描述方法，其特征在于，包括：构建仿真对象中各实体在各分辨率下分别对应的基础模型，所述基础模型的描述基于devs原子模型和agent元模型构建；根据所述基础模型，构建所述实体的多分辨率原子模型，所述原子模型包含对于所述仿真对象中任一实体不同分辨率的基础模型的描述；根据所述原子模型，构建多实体网络模型，所述网络模型为各实体原子模型耦合形成的多实体网络；根据所述网络模型，构建用于所述仿真对象在当前仿真的耦合模型，所述耦合模型包含所述仿真对象在不同网络结构下分别对应的网络模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述耦合模型转化为原子模型，以用于将所述仿真对象作为一个多分辨率实体的系统仿真。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基础模型的描述为：basic＝＜x,y,s,s0,δ
int
,δ
con
,δ
ext
,λ,ta,c,ag,cg＞其中，输入集x是输入事件与输入消息的集合，x＝x
e
∪x
m
，x
e
为输入事件集，x
m
为输入消息集；同理，y＝y
e
∪y
m
，y
e
为输出事件集，y
m
为输出消息集；s＝s
s
∪s
d
为基础模型状态特征集，由静态属性标识s
s
和状态变量s
d
组成；s0为初始状态；δ
int
:s
d
→
s
d
为内部状态转移函数；δ
con
:s
d
×
x
eb
→
s
d
为并发冲突处理函数，上标b表示并发事件δ
ext
:q
×
x
e
→
s
d
为外部状态转移函数，其中q＝{(s,t)|s∈s
d
,0≤t≤ta(s)}为总状态集，t为实体保持在状态s的时间；λ:s
→
y
b
为系统输出函数；为时间推进函数，由其产生时间序列t；c为agent规则集合；cg:(t
×
x
×
s
→
c)∪(t
×
s
→
c)为控制律生成算子；ag:(t
×
c
→
s)∪(t
×
c
→
y)∪(t
×
c
→
ii)为动作生成算子用于表示agent对外行为生成方式，ii表示内部信息反馈。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述原子模型的结构为：其中，x
res
，y
res
为分辨率端口，用于不同实体间收发分辨率变化信息；r为实体多个分辨率的agent标识集合；ψ＝{2
r-φ}为分辨率模式集合；为初始分辨率模式，为分辨率为时的基础模型；m
r
为分辨率为r时的实体的基础模型集合；为模型一致性映射函数；为分辨率模式下同一分辨率不同模块之间的关联；psc＝ps∪pc为实体公共集，其中ps为公共状态集，表示不同分辨率基础模型共有的实体状态；pc为公共控制律，为同一实体不同分辨率agent共有的知识集合；为公共控制律生成算子；pag为公共动作生成算子；其中，分辨率为r的原子模型描述为：m
r
＝＜x,y,s,δ
int
,δ
con
,δ
ext
,λ,ta,c,ag,cg,{ρ
r
→
i
},λ
ρ
＞其中r为模型分辨率，ρ
r
→
i
:s
r
×
x
res
→
m
i
为分辨率切换函数以实现不同分辨率间的模型切换；λ
ρ
:s
→
y
res
为分辨率变化通知函数，用于产生并向外发送分辨率变化信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述网络模型的描述为：n＝＜x,y,d,{m
d
},{i
d
},z
i,d
,ρ
n
,λ
n
,σ,g
σ
,σ
g
＞
其中，d为网络模型中的实体的集合，self表示耦合模型本身；m
d
为实体d的原子模型或耦合模型；i
d
是所有受到实体d影响的组件的集合，用于反映结构信息；z
i,d
,i∈d∪self,d∈i
d
为组件i到d的输出-输入转换算子，包含事件转换算子和消息传递算子，用于反映组件间输出输入耦合关系；ρ
n
:s
n
→
x
nres
为网络分辨率结构转移函数，其中λ
n
:s
n
→
y
nres
为分辨率变化输出函数；σ表示网络模型性质；g
σ
:{m
d
}
→
σ为网络模型性质生成算子；σ
g
:self
→
self为网络模型操作算子，用于网络模型层级的学习、控制与重组。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述耦合模型结构为：coupled＝＜x
nres
,y
nres
,n
init
,n＞其中，x
nres
，y
nres
为网络模型分辨率端口，x
nres
接收其他网络模型的分辨率信息并转达至自身所在网络模型内部所有实体；当网络模型内部任一实体发生分辨率变化时，在网络模型内部通过y
res
端口通知该网络模型内其他实体分辨率变化，同时通过y
nres
端口发送至其他网络模型的x
nres
端口，传递分辨率变化信息；n
init
∈n为初始网络模型配置，n为实体组成的网络结构的最小集。7.一种基于如权利要求1-6任一项所述方法的复杂产品仿真的多分辨率模型描述系统，其特征在于，包括：基础模型构建模块，用于构建仿真对象中各实体在各分辨率下分别对应的基础模型，所述基础模型的描述基于devs原子模型和agent元模型构建；原子模型构建模块，用于根据所述基础模型，构建所述实体的多分辨率原子模型，所述原子模型包含对于所述仿真对象中任一实体不同分辨率的基础模型的描述；网络模型构建模块，用于根据所述原子模型，构建多实体网络模型，所述网络模型为各实体原子模型耦合形成的多实体网络；耦合模型构建模块，用于根据所述网络模型，构建用于所述仿真对象在当前仿真的耦合模型，所述耦合模型包含所述仿真对象在不同网络结构下分别对应的网络模型。

技术总结
本发明提出一种复杂产品仿真的多分辨率模型描述方法及系统，属于计算机建模与仿真技术领域。其中所述方法包括：构建仿真对象中各实体在各分辨率下分别对应的基础模型，基础模型的描述基于DEVS原子模型和Agent元模型构建；根据基础模型，构建实体的多分辨率原子模型，原子模型包含对于仿真对象中任一实体不同分辨率的基础模型的描述；根据原子模型，构建多实体网络模型，网络模型为各实体原子模型耦合形成的多实体网络；根据网络模型，构建用于仿真对象在当前仿真的耦合模型，耦合模型包含仿真对象在不同网络结构下分别对应的网络模型。本发明可实现对复杂产品或系统的多层次模型描述和模型构建，应对不同抽象层次仿真场景的建模需要。的建模需要。的建模需要。


技术研发人员：张和明 林清泉
受保护的技术使用者：清华大学
技术研发日：2022.03.28
技术公布日：2022/7/5